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表 4-21 期貨代沖銷羅吉斯廻歸模型之分類表（Classification Table）
Observed
Predicted
代沖銷 Percentage Correct 未執行 執行
代沖銷 未執行 11027 19 99.8
執行 716 12 1.6
Overall Percentage 93.8 資料來源：本研究整理。
根據表 4-21 的結果顯示，可以瞭解期貨代沖銷之羅吉斯廻歸模型在整體模 型預測的正確比率可達到 93.8%，故針對上述該變數進行廻歸模型的配適，其羅 吉斯廻歸係數的計算結果，如表 4-22 所示。
表 4-22 期貨代沖銷羅吉斯廻歸模型之係數表
項目 B S.E. Wald df
p 值
Constant -3.299 .155 451.700 1 .000 年齡 .011 .003 10.735 1 .001 大台口數 .000 .000 11.136 1 .001 小台口數 .000 .000 .312 1 .576 選擇權 .000 .000 10.813 1 .001 個股 -.002 .001 2.868 1 .090 交易損益 .000 .000 98.023 1 .000 客戶權益 .000 .000 21.796 1 .000 保證金入金紀錄 .008 .002 16.875 1 .000 保證金出金紀錄 .004 .002 4.597 1 .032 保證金互轉紀錄 -.004 .005 .648 1 .421資料來源：本研究整理。
註：顯著水準
=0.05。‧ 國
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然而，從表 4-22 係數表的結果顯示，我們可以清楚瞭解部分解釋變數的係 數，即期貨小台口數（ p 值=0.576 > 0.05）、個股（ p 值=0.09 > 0.05）、保證金 互轉紀錄（ p 值=0.421 > 0.05），均未達到顯著水準。因此，為能建構適合的羅 吉斯廻歸模型，我們重新配適資料及建立最適模型，並且計算模型之卡方檢定結 果（如表 4-23 所示）及分類表（如表 4-24 所示）。
表 4-23 期貨代沖銷羅吉斯廻歸最適模型之卡方檢定 Chi-square
df p 值
Model 219.379 6 .000 Block 219.379 6 .000 Model 219.379 6 .000資料來源：本研究整理。
根據表 4-23 的結果顯示，可以明白期貨代沖銷之羅吉斯廻歸最適模型在解 釋能力亦達到顯著水準（ p 值 < 顯著水準
=0.05）。表 4-24 期貨代沖銷羅吉斯廻歸最適模型之分類表（Classification Table）
Observed
Predicted
代沖銷 Percentage Correct 未執行 執行
代沖銷 未執行 11026 20 99.8
執行 718 10 1.4
Overall Percentage 93.7 資料來源：本研究整理。
根據表 4-24 的結果顯示，可以明白期貨代沖銷之羅吉斯廻歸最適模型在整 體模型預測的正確比率可達到 93.7%，故針對上述該變數進行最適廻歸模型的配 適，其廻歸係數的計算結果如表 4-25 所示。
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表 4-27 期貨交易損益羅吉斯廻歸模型之分類表（Classification Table）
Observed
Predicted
代沖銷 Percentage Correct 未執行 執行
代沖銷 未執行 8801 22 99.8
執行 2926 25 .8
Overall Percentage 75.0 資料來源：本研究整理。
根據表 4-27 的結果顯示，可以瞭解期貨交易損益之羅吉斯廻歸模型在整體 模型預測的正確比率可達到 75.0%，故針對上述該變數進行廻歸模型的配適，其 羅吉斯廻歸係數的計算結果，如表 4-28 所示。
表 4-28 期貨交易損益羅吉斯廻歸模型之係數表
項目 B S.E. Wald
df p 值
Constant -.807 .085 89.948 1 .000 年齡 -.003 .002 3.165 1 .075 大台口數 .000 .000 5.008 1 .025 小台口數 .000 .000 49.268 1 .000 選擇權 .000 .000 12.203 1 .000 個股 .000 .000 3.787 1 .052 客戶權益 .000 .000 32.854 1 .000 保證金入金紀錄 -.021 .003 47.418 1 .000 保證金出金紀錄 .018 .003 46.630 1 .000 保證金互轉紀錄 .002 .002 1.289 1 .256 期貨代沖銷 -1.061 .122 75.740 1 .000資料來源：本研究整理。
註：顯著水準
=0.05。‧ 國
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然而，從表 4-28 係數表的結果顯示，我們可以清楚瞭解部分解釋變數的係 數，即年齡（ p 值=.075> 0.05）及保證金互轉紀錄（ p 值=.256 > 0.05），均未達 到顯著水準。因此，為能建構適合的羅吉斯廻歸模型，我們重新配適資料及建立 最適模型，並且計算模型之卡方檢定結果（如表 4-29 所示）及分類表（如表 4-30 所示）。
表 4-29 期貨交易損益羅吉斯廻歸最適模型之卡方檢定 Chi-square
df p 值
Model 360.900 8 .000 Block 360.900 8 .000 Model 360.900 8 .000資料來源：本研究整理。
根據表 4-29 的結果顯示，可以明白期貨交易損益之羅吉斯廻歸最適模型在 解釋能力亦達到顯著水準（ p 值 < 顯著水準
=0.05）。表 4-30 期貨交易損益羅吉斯廻歸最適模型之分類表（Classification Table）
Observed
Predicted
代沖銷 Percentage Correct 未執行 執行
代沖銷 未執行 8800 23 99.7
執行 2927 24 .8
Overall Percentage 74.9 資料來源：本研究整理。
根據表 4-30 的結果顯示，可以明白期貨交易損益之羅吉斯廻歸最適模型在 整體模型預測的正確比率可達到 74.9%，故針對上述該變數進行最適廻歸模型的 配適，其廻歸係數的計算結果如表 4-31 所示。
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結論與建議
本章將區分結論與建議等二節分別概述，第一節將研究分析結果，予以整理 闡述。此外，並依分析結果之影響關係，擬訂建議事項於第二節中說明。